M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) print("========变换矩阵为========") print(M)修改上述代码，使得M不以科学表示

可以使用numpy库中的set_printoptions函数来设置打印格式，例如：

import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True, precision=4) # 设置不使用科学计数法，小数点后保留4位
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
print("========变换矩阵为========")
print(M)

这样就可以将M以普通小数形式打印出来。

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H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

这是一个关于计算机视觉中的图像处理问题，我可以回答。cv2.findHomography() 是 OpenCV 中的一个函数，用于计算两个图像之间的单应性矩阵。其中，src_pts 和 dst_pts 分别是源图像和目标图像中的特征点坐标，cv2.RANSAC 是一种随机抽样一致性算法，用于去除异常值，5.0 是阈值参数。最终返回的 H 和 mask 分别是单应性矩阵和掩码。

M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0) matchesMask = mask.ravel().tolist()

我可以回答这个问题。这是一个使用OpenCV中的findHomography函数进行图像配准的代码。该函数将源图像中的特征点(src_pts)与目标图像中的特征点(dst_pts)进行匹配，并返回一个变换矩阵M，以及一个掩码mask，用于标记哪些匹配是有效的。在这个代码中，使用了RANSAC算法进行鲁棒性估计，5.0是阈值参数。最后，将掩码转换为列表形式(matchesMask)。